３ステップで簡単分析
現場スーパーバイザーの分析スキルの平準化に期待

国内37拠点、18,000席を超えるコンタクトセンター拠点を展開し、コンタクトセンターのアウトソーシングサービスを中心としたCRMソリューションを提供している株式会社ベルシステム24。
AIなど新たな技術を積極的に取り入れるとともに、多様な働き方を目指し、在宅コンタクトセンターの開始など、ワークスタイルイノベーションの実現を目指しておられます。
今回は、Prediction Oneを導入した背景、具体的な活用方法などを伺いました。

AIを検討した経緯を教えてください

弊社はコンタクトセンターのリーディングカンパニーとして30年以上にわたり事業を展開しています。
オペレーション現場の品質向上・改善に取り組むCSソリューション開発部において、特に注力しているのがデータ活用です。従来はExcelを活用してデータを分析していましたが、大量データを扱うのは無理がありました。

また、未来に関する予測分析もExcelだけでは難しい。呼量（※）予測なども、「週末は増えやすい」といった経験則で対応するケースが多く、属人化解消のため過去のデータから客観的に予測分析できる仕組みを検討していました。

※通話の回数・時間をベースに求めるコンタクトセンターにおける通信回線の占有量

Prediction Oneを選んだ理由は何でしょうか？

将来的にコンタクトセンターの各現場でスーパーバイザー（SV）自身が利用することを想定し、挙げていた「価格面で導入しやすい」「操作が簡単」などの条件にマッチしたのがPrediction Oneでした。分析にはクライアント企業の顧客データを利用するため、オンプレミスのノートPC上で稼働する点も社内外での了承を得やすく魅力的でした。
事前のデータ整形は必要なものの、予測分析自体は設定不要で実行できることを高く評価し、導入を決めました。

どのようにPrediction Oneを活用されていますか？

様々な用途を試行錯誤する中、アウトバウンド業務での受注確率予測分析や、問い合わせメールのラベリングなどで一定の成果を得られました。

アウトバウンド業務における受注確率予測では、特にお客様に電話がつながったかどうかを測る「接続率」についてPrediction Oneが効果を発揮。ランダムに抽出したグループと比較したところ、Prediction Oneのグループで明らかに接続率が高い結果となり、現場からも好評でした。

メールのラベリングに関しても、以前ほかのAIツールで試した際は、意図した結果が得られなかったのですが、Prediction Oneでは実業務での活用を期待できる結果が得られました。

今後の展望について教えてください

今後は、データ分析の目的の設定方法や、運用に落とし込むための考え方など社内への教育や啓蒙を進め、Prediction Oneによるデータ活用の浸透を目指していきます。

　

Prediction Oneを使ってみて

大規模導入ではなく、小規模に何ヶ所も導入して各現場のSVが利用するイメージだったため、価格面でも導入しやすいと感じました。属人化を解消するためにも、誰でもスキルを習得しやすい簡単さは魅力です。

株式会社ベルシステム24 CSソリューション開発部
安東 龍太 様

予測分析はコンタクトセンター現場でのニーズが多いものの、SVはデータ分析がメイン業務ではなく、Excelスキルにも差があります。Prediction Oneならばスキルの差をなくし、サービスレベルの平準化にもつながるのではと期待しています。

株式会社ベルシステム24 CSソリューション開発部
西村 直人 様

チュートリアルやマニュアルがしっかり用意されているため、データ分析が得意ではなくても、それらを見て使うことができます。今後現場への導入を進めるにあたっても充実したマニュアル類は有効だと感じました。

株式会社ベルシステム24 CSソリューション開発部
中津 有里子 様